이 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스 건수와 연관어에 대해 알아보았다. 뉴스는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈를 활용하여 수집하였고, 연간 게재 기사, 재난종류에 따른 뉴스 빈도, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도, 연관어에 대한 분석을 실시하였다. 조사 결과에 따르면, '재난문자'관련 뉴스가 2016년에 182건으로 전년대비 약 20배 증가하는 성장세를 보였다. 재난문자 뉴스는 2016년 이래로 꾸준히 높은 수치를 보였다. 2016년은 지진의 비중이 매우 높았지만 2017년과 2018년은 지진의 비중이 낮아지고 비지진의 비중이 높아지는 것으로 나타났다. '재난문자' 연관어는 행정안전부(국가안전처, 행안부 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 그 다음으로 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.
이 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스 건수와 연관어에 대해 알아보았다. 뉴스는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈를 활용하여 수집하였고, 연간 게재 기사, 재난종류에 따른 뉴스 빈도, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도, 연관어에 대한 분석을 실시하였다. 조사 결과에 따르면, '재난문자'관련 뉴스가 2016년에 182건으로 전년대비 약 20배 증가하는 성장세를 보였다. 재난문자 뉴스는 2016년 이래로 꾸준히 높은 수치를 보였다. 2016년은 지진의 비중이 매우 높았지만 2017년과 2018년은 지진의 비중이 낮아지고 비지진의 비중이 높아지는 것으로 나타났다. '재난문자' 연관어는 행정안전부(국가안전처, 행안부 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 그 다음으로 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.
This study investigates the number of news and correlated keywords concerning to Korean Wireless Emergency Alert(KWEA). The news was collected using BIGKinds, a news big data system provided by the Korea Press Foundation. When analyzing the annual published news articles, we investigated the frequen...
This study investigates the number of news and correlated keywords concerning to Korean Wireless Emergency Alert(KWEA). The news was collected using BIGKinds, a news big data system provided by the Korea Press Foundation. When analyzing the annual published news articles, we investigated the frequency of the news grouped by disaster types, and the frequency of the news distinguishing between the earthquake and non-earthquake disasters, and finally the frequency of correlated keywords concerning to the disasters. We found that the KWEA news totaled 182 in 2016 due to the unprecedented powerful KyongJu earthquake, an increase of 20 times over the previous year. Ever since 2016, the news about the KWEA continued to hit high figures consistently. After the peak in KyongJu earthquake in 2016, the proportion of non-earthquakes had also increased in 2017 and 2018. Next, the keyword correlation analysis showed that the KWEA news gave major coverage to the following entities: The Ministry of the Interior and Safety which operates the KWEA, Korea Meteorological Administration, and the general public.
This study investigates the number of news and correlated keywords concerning to Korean Wireless Emergency Alert(KWEA). The news was collected using BIGKinds, a news big data system provided by the Korea Press Foundation. When analyzing the annual published news articles, we investigated the frequency of the news grouped by disaster types, and the frequency of the news distinguishing between the earthquake and non-earthquake disasters, and finally the frequency of correlated keywords concerning to the disasters. We found that the KWEA news totaled 182 in 2016 due to the unprecedented powerful KyongJu earthquake, an increase of 20 times over the previous year. Ever since 2016, the news about the KWEA continued to hit high figures consistently. After the peak in KyongJu earthquake in 2016, the proportion of non-earthquakes had also increased in 2017 and 2018. Next, the keyword correlation analysis showed that the KWEA news gave major coverage to the following entities: The Ministry of the Interior and Safety which operates the KWEA, Korea Meteorological Administration, and the general public.
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문제 정의
MME(Mobility Management Entity)는 경보 메시지 전달을 위해 CBC와 SBc 인터페이스(Interface between CBC and MME)로 연결된다. 그리고 MME는 경보영역에 속한 eNB에게 경보를 전달하고, eNB 경보 메시지를 해당 셀에 방송을 실시하며, 방송 사실을 MME에 보고한다. 최종적으로 단말기(휴대전화)에서 CBS 메시지를 수신한다
이 연구에서는 국내 뉴스에서 재난문자가 어떻게 다루어졌는지를 알아보고자 한다. 뉴스 빅데이터를 기반으로 살펴보고자 하는데, 신문사 및 방송사 등의 다양한 언론사로부터 수집한 뉴스로 구성된 통합 데이터 및 빅데이터 분석기술을 일부 제공해 주는 빅카인즈를 이용할 것이다.
특히, 빅데이터를 기반으로 연도별 뉴스 건수, 재난별 뉴스 건수, 연관어 분석 등을 중심으로 살펴볼 것이다. 이를 통해 재난문자에 대한 국민적 관심의 발생시점 및 이유, 비중 있게 살펴봐야 하는 대상 등을 논의하고자 한다
이에, 이 연구는 재난관련 뉴스 빅데이터 연구의 확장성을 위해 재난문자를 키워드로 빈도 및 연관어 분석을 실시하고자한다
제안 방법
'재난문자’관련 연관어 분석을 가중치 기준으로 실시하였다. 빅카인즈 서비스는 가중치를 토픽랭크 알고리즘 기반으로 키워드 간 연관 관계를 분석, 연관도가 높은 키워드를 워드 클라우드 형태로 제공하고 있다1).
알아보고자 한다. 뉴스 빅데이터를 기반으로 살펴보고자 하는데, 신문사 및 방송사 등의 다양한 언론사로부터 수집한 뉴스로 구성된 통합 데이터 및 빅데이터 분석기술을 일부 제공해 주는 빅카인즈를 이용할 것이다. 특히, 빅데이터를 기반으로 연도별 뉴스 건수, 재난별 뉴스 건수, 연관어 분석 등을 중심으로 살펴볼 것이다.
다음으로, 재난의 종류에 따른 '재난문자’관련 뉴스 빈도를 살펴보았다. 그 결과, 지진이 318건(61.
마지막으로, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도를 살펴보았다. '재난문자’관련 뉴스가 급격히 증가한 2016년의 경우 지진이 152건(약 83.
우선, 비정형 상태에서 내용분석을 하는 방법과 비정형을 정형화된 데이터로 바꾸어 분석하는 방법이다 최근 분석방법의 발전은 뉴스의 비정형 데이터를 정형 데이터로 바꾸어 사회현상 분석하고자 하는 노력이 진행되고 있다. 재난관련 뉴스도 비정형 데이터를 활용하여 사회현상을 분석하였다. 윤소연과 윤동근[17]은 재난과 안전을 키워드로 뉴스 기사를수집하고, 분석을 통해 재난 .
뉴스 빅데이터를 기반으로 살펴보고자 하는데, 신문사 및 방송사 등의 다양한 언론사로부터 수집한 뉴스로 구성된 통합 데이터 및 빅데이터 분석기술을 일부 제공해 주는 빅카인즈를 이용할 것이다. 특히, 빅데이터를 기반으로 연도별 뉴스 건수, 재난별 뉴스 건수, 연관어 분석 등을 중심으로 살펴볼 것이다. 이를 통해 재난문자에 대한 국민적 관심의 발생시점 및 이유, 비중 있게 살펴봐야 하는 대상 등을 논의하고자 한다
대상 데이터
이 연구에서는 뉴스 검색을 다음과 같이 설정하였다 검색어는 '재난문자’를 사용하였고, 검색기간은 국내 재난문자 서비스를 2005년 5월 15일부터 시행[20]하였기 때문에 2005년 5월 15일부터 2018 년 12월 31 일까지로 지정하였다. 언론사는 경향신문, 국민일보, 내일신문, 동아일보, 문화일보, 서울신문, 세계일보, 조선일보, 중앙일보, 한겨례, 한국일보 등으로 이루어진 11 개 중앙지와 KBS, MBC, OBS, SBS, YTN 등으로 이루어진 5개 방송사를 대상으로 하였다 사건/사고 분류는 사회 및 자연 재난이 포함된 사고와 재해를 대상으로 하였다 사고는 산업 사고(붕괴, 폭발, 화재, 원자력 사고)와 교통 사고 (항공 사고, 우주 사고, 해상 사고, 철도 사고, 노상 사고)로 구성되어 있고, 자연 재난은 자연 재해(눈사태—산사태, 태풍, 폭염, 해일, 화산 폭발, 가뭄, 지진, 홍수)로 구성되어있다 검색 결과(548건) 중 중복 뉴스와 인사, 부고, 동정, 포토 등의 내용을 담은 뉴스(29건)를 제외하고 총 519건의 기사를 분석하였다
빅카인즈 서비스는 신문, 방송 등 국내 54개 언론사에서 1990년부터 현재까지 발행한 뉴스를 축적하여 약 6천만건의 뉴스 콘텐츠를 제공하고 있다. 이 연구에서는 뉴스 검색을 다음과 같이 설정하였다 검색어는 '재난문자’를 사용하였고, 검색기간은 국내 재난문자 서비스를 2005년 5월 15일부터 시행[20]하였기 때문에 2005년 5월 15일부터 2018 년 12월 31 일까지로 지정하였다. 언론사는 경향신문, 국민일보, 내일신문, 동아일보, 문화일보, 서울신문, 세계일보, 조선일보, 중앙일보, 한겨례, 한국일보 등으로 이루어진 11 개 중앙지와 KBS, MBC, OBS, SBS, YTN 등으로 이루어진 5개 방송사를 대상으로 하였다 사건/사고 분류는 사회 및 자연 재난이 포함된 사고와 재해를 대상으로 하였다 사고는 산업 사고(붕괴, 폭발, 화재, 원자력 사고)와 교통 사고 (항공 사고, 우주 사고, 해상 사고, 철도 사고, 노상 사고)로 구성되어 있고, 자연 재난은 자연 재해(눈사태—산사태, 태풍, 폭염, 해일, 화산 폭발, 가뭄, 지진, 홍수)로 구성되어있다 검색 결과(548건) 중 중복 뉴스와 인사, 부고, 동정, 포토 등의 내용을 담은 뉴스(29건)를 제외하고 총 519건의 기사를 분석하였다
이 연구의 자료는 한국언론진흥재단이 제공하는 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈(BIGKinds)를 통해 수집하였다 [19]. 빅카인즈 서비스는 신문, 방송 등 국내 54개 언론사에서 1990년부터 현재까지 발행한 뉴스를 축적하여 약 6천만건의 뉴스 콘텐츠를 제공하고 있다.
데이터처리
연도별 '재난문자’ 검색어와 관련된 뉴스 건수 추이를 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였다. 빅카인즈 서비스는 사건/사고 분류를 3단계로 제공하고 있는데, 단계가 적을수록 주제 적합성이 높다 이에, 사건/사고 분류 1단계를 기준으로 살펴보았다 우선, '재난문자’관련 뉴스의 게재 추이는 2005년부터 2013년까지 5건 이하였지만 2014년 이후 증가하였다[그림 2 참조].
성능/효과
살펴보았다. 그 결과, 지진이 318건(61.27%)으로 가장 많았고, 그 뒤를 화재(107건), 폭염(17건), 폭발(17건), 홍수 (11건), 태풍(9건) 등의 순으로 나타났다[표 2 참조].
다음으로, '재난문자’는 '행정안전부’ 및 '기상청’과 연관도가 높았다 두 기관이 재난 경보 전달 시스템을 구축 . 운영하고 있다는 점이 반영된 것으로 판단된다.
후속연구
한편, 재난문자를 나타내는 용어가 CBS, 재해문자 등다양할 수 있음에도 불구하고 재난문자로 한정하였다는 한계점이 있다. 그리고 행정안전부, 기상청 등이 재난문자와 관련하여 가지는 이슈가 무엇인지 파악하지 못하는 한계점도 가진다 추후 연구에서는 용어를 확대하여 살펴볼 필요가 있고, 주제어 중심의 이슈 파악 등 연구방법의 확장도 필요하다
참고문헌 (20)
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Framework Act on the Management of Disasters and Safety, Article 3, 2019.
Ministry of the Interior and Safety, 2017 Statistical Yearbook of Natural Disaster, 11-1741000-000002-10, 2018.
Ministry of the Interior and Safety, 2017 Disaster Yearbook, 11-1750000-000020-10, 2018.
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Mobile phone disaster text broadcasting expansion, https://news.naver.com/main/read.nhn?modeLSD&midsec&sid1102&oid081&aid0000042767 (accessed Jul. 16, 2019).
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